トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1625

[mytarmailS]

ロールシャッハ

Y.I.Zhuravlev.予測に関する数理的手法

以前、ここに投稿したことがあるのですが...。とても興味深い講演でした。

[Rorschach]

mytarmailS:

以前もここに投稿したことがあるのですが...。とても興味深い講演でした。

全部データだったら、計算しようよと言われるんです。公開されているデータなら、カレンダーから失業率や石油株など、やってくれるかな。

[mytarmailS]

ロールシャッハ

全データがあれば計算する、と言うのです。公開されているデータなら、カレンダーから失業率や石油株など、やってくれるかなぁ。

そんなことはないだろう。

[Aleksey Nikolayev]

ロールシャッハ

Y.I.Zhuravlev.予測に関する数理的手法

ありがとうございます。レポートが面白いです。同様のアプローチは、冒頭で指摘した「人間と自然のゲーム」のモデルでも有効である。市場というのは、ほとんどの場合、「人の遊び」なのだ。前者は「良い」つまり確率的なものであり、後者は「悪い」つまり純粋に遊びのものである、という違いである。

[Mihail Marchukajtes]

信頼できるデータがあれば、ある現象を十分に正確に予測することができることは明らかである。不完全な情報で仕事をするとなると、話は別です。多くの重要なデータが単に入手できない、あるいは現時点ではわからない場合。これは市場で実際に起こっていることであり、各参加者は1つまたは別の相場について自分の情報性のフィールド内で作業しているのである。ちょっと思っただけなんですが...。

[Кеша Рутов]

ミハイル・マルキュカイツ
信頼できるデータがあれば、ある現象についてかなり正確に予測できることは明らかです。もうひとつは、不完全な情報量で仕事をする場合です。多くの重要なデータが単に入手できない、あるいは現時点ではわからない場合。これは市場で実際に起こっていることであり、各参加者は1つまたは別の相場について自分の情報性のフィールド内で作業しているのである。ちょっと思っただけなんですが...。

これは事実だが、例えば50サンプルのデータセットがある場合など、平凡な批判のバリエーションもある))

[Mihail Marchukajtes]

ケシャ・ルートフ

これは真実であるが、例えば50サンプルのデータセットがある場合など、つまらない批判をする変種もある))

ここで皆さんが喧嘩しているノイズを除いた2ヶ月分の相場が記載されています。ああ、そうだな...んなあるある）

それとも、そうでなく...。私は由良です、ですね。

そうでない場合もあります。グリッドに微細なデータを供給して、我々の監視下に置くようにしよう。

[mytarmailS]

アレクセイ・ニコラエフ：

ありがとうございます。興味深いレポートです。同様のアプローチは、「自然と人間のゲーム」モデルでも有効であり、この報告書もそこから出発している。市場というのは、ほとんどの場合、「人の遊び」なのだ。 前者は「良い」つまり確率的なものであり、後者は「悪い」つまり純粋に遊びのものである、という違い である。

確率は確率でもあるように思うのですが...。

問題は、実験データを抽出するときに、市場との実験を間違えていることで、簡単に言えば、取引の統計とか...。

市場の フラクタル構造は考慮されていない、誰も考えていない、明白で多くのことを説明しているのに。

みんながやっていることは、海辺に立って定規で水の波を測って、次の波も同じ大きさ（センチメートル）になると素朴に信じているようなものです））ナンセンスです。

[Кеша Рутов]

ミハイル・マルキュカイツ
ここで皆さんが戦っているノイズを除いた2ヶ月間の引用を説明します。はい、はい...。知るそうですね :-)

ああ...、まあ、あなたが任意のノイズをしない場合、さらに "ベクトルマシンReshetov "を打つ、その後、はい、良いだろう、より多くの機能を持つための主なものは、サンプル数に対する機能の多くの比率は、クーラー！。

辛抱強く、あなたのストリームをお待ちしています。

[Кеша Рутов]

ミハイル・マルキュカイツ

そうでない場合もあります。グリッドに微細なデータを与えて1万人分動くようにし、「うちで働かないか」と考えよう。

確かに、世の中にはおかしな人がたくさんいます。1万は味見程度で、100万の点を口に突っ込もうとするキツツキもいますよチックやメガネもありますし...。